Apa konsep penambangan data terpenting?

Konsep penambangan data yang paling penting digunakan untuk analisis informasi yang dikumpulkan, terutama dalam upaya mengamati suatu perilaku.Interaksi yang tidak diketahui antara data diteliti dalam berbagai cara untuk memastikan hubungan kritis antara subjek dan informasi agregat.Salah satu tantangan dalam penambangan data adalah bahwa informasi aktual yang dikumpulkan mungkin tidak mengingatkan pada seluruh domain.Dalam upaya untuk mengatasi fakta ini, korelasi antara data dapat dikendalikan secara metodis oleh berbagai konsep penambangan data.

Standar untuk konsep penambangan data ditegakkan oleh Asosiasi untuk Komputasi Mesin Bunga Khusus tentang Penemuan Pengetahuan dan Penambangan Data (SIGKDD).Organisasi ini menerbitkan "Jurnal Internasional Teknologi Informasi dan Pengambilan Keputusan" serta jurnal Eksplorasi Sigkdd. Menegakkan etika dan prinsip-prinsip dasar penambangan data membuat industri bekerja secara efisien dan dengan masalah hukum yang terbatas.

pra-pemrosesan dari tersebutInformasi adalah salah satu aspek terpenting dari penambangan data.Data mentah harus ditambang dan ditafsirkan.Untuk melakukan tindakan ini, suatu proses harus ditentukan, data target harus dirakit dan pola ditemukan.Proses ini dikenal sebagai Penemuan pengetahuan dalam database dan dikembangkan oleh Gregory Piatetsky-Shapiro pada tahun 1989.

Empat kelas konsep penambangan data yang berbeda memungkinkan proses berlangsung. Clustering menggunakan algoritma yang dibuat dari proses penambangan data untuk merakit item menjadi grup serupa.Tidak seperti pengelompokan, Klasifikasi dari informasi adalah ketika data dirakit menjadi kelompok yang telah ditentukan dan dianalisis. Asosiasi Berusaha untuk menemukan hubungan antar variabel, menentukan kelompok data mana yang umumnya terkait.Jenis akhir dari penambangan data adalah regresi , berdasarkan metode mengidentifikasi fungsi dalam pengumpulan data.

Memvalidasi informasi adalah langkah terakhir dalam menemukan apa yang diwakili oleh aplikasi penambangan data.Ketika tidak semua algoritma menghadirkan kumpulan data yang valid, pola yang terjadi dapat mengakibatkan situasi yang disebut overfitting.Untuk mengatasi masalah ini, data dibandingkan dengan satu set tes.Ini adalah konsep di mana pengukuran diselaraskan dengan serangkaian algoritma yang akan memberikan serangkaian set data yang masuk akal.Jika informasi yang diperoleh tidak sejalan dengan set tes, maka pola yang diasumsikan dalam data harus tidak akurat.

Beberapa konsep penambangan data yang paling penting terjadi di berbagai industri.Gaming, bisnis, pemasaran, sains, teknik, dan pengawasan semuanya menggunakan teknik penambangan data.Dengan melakukan teknik ini, setiap bidang dapat menentukan praktik terbaik atau cara yang lebih baik untuk menemukan hasil.